parameter_expressions モジュール

サンプリングするオプションの個別のセットを指定します。

choice(*options)

パラメーター

戻り値

exp(normal(mu, sigma)) に従って描画される値を指定します。

戻り値の対数は通常分布しています。 最適化する場合、この変数は正の値に制限されます。

lognormal(mu, sigma)

パラメーター

戻り値

ログ均一配布を指定します。

戻り値の対数が均一に分散されるように、値は exp(uniform(min_value, max_value)) に従って描画されます。 最適化する場合、この変数は間隔 [exp(min_value), exp(max_value)] に制限されます。

loguniform(min_value, max_value)

パラメーター

戻り値

平均 mu と標準偏差 σ で正規分布する実値を指定します。

最適化する場合、これは制約のない変数です。

normal(mu, sigma)

パラメーター

戻り値

round(exp(normal(mu, sigma)) / q) * q のような値を指定します。

目的が滑らかで、一方の側から境界付けられた変数のサイズにより滑らかになる不連続変数に適しています。

qlognormal(mu, sigma, q)

パラメーター

戻り値

フォーム round(exp(uniform(min_value, max_value) / q) * q の均一分布を指定します。

これは、目的が "smooth" である不連続変数に適しており、値のサイズによって滑らかになりますが、上下の両方に境界を付ける必要があります。

qloguniform(min_value, max_value, q)

パラメーター

戻り値

round(normal(mu, sigma) / q) * q のような値を指定します。

おそらくμの周りの値を受け取るが、根本的には無制限である不連続変数に適しています。

qnormal(mu, sigma, q)

パラメーター

戻り値

フォーム round(uniform(min_value, max_value) / q) * q の均一分布を指定します。

これは、目標がまだやや "滑らか" であるが、上下の両方に境界が必要な個別の値に適しています。

quniform(min_value, max_value, q)

パラメーター

戻り値

範囲 [0, upper] にランダムな整数のセットを指定します。

この分布のセマンティクスは、より遠い整数値と比較して、近くの整数値間の損失関数に相関関係がなくなったということです。 これは、たとえばランダム シードを記述するための適切な分布です。 損失関数が近くの整数値に対してより相関している場合は、quniform、qloguniform、qnormal、qlognormal など、"量子化された" 連続分布のいずれかを使用する必要があります。

randint(upper)

パラメーター

戻り値

サンプルの取得元となる均一な分布を指定します。

uniform(min_value, max_value)

パラメーター

戻り値